AC tinker
Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает Tinker, Tinker CLI, тренировочные запуски, чекпоинты, дообучение модели с помощью Tinker, tinker-cookbook, рецепты Tinker или любые операции с SDK Thinking Machines AI. Также активируйте, когда пользователи спрашивают о перечислении/просмотре/загрузке/удалении чекпоинтов обучения, отправке чекпоинтов в HuggingFace, управлении TTL чекпоинтов, настройке конвейеров после обучения (SFT, RL, math RL, code RL, distillation, preference learning, RLHF, tool use training, multi-agent RL, prompt distillation, rubric grading, VLM classification, Harbor RL) или работе с путями tinker://. Используйте этот навык, даже если пользователь просто упоминает «tinker» вскользь — он охватывает всю экосистему Tinker, включая CLI, Python SDK и рецепты из cookbook.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill whenever the user mentions Tinker, tinker CLI, training…»
Use this skill whenever the user mentions Tinker, tinker CLI, training runs, checkpoints, model fine-tuning with Tinker, tinker-cookbook, tinker recipes, or any Thinking Machines AI SDK operations. Also trigger when users ask about listing/inspecting/downloading/deleting training checkpoints, pushing checkpoints to HuggingFace, managing checkpoint TTL, configuring post-training pipelines (SFT, RL, math RL, code RL, distillation, preference learning, RLHF, tool use training, multi-agent RL, prompt distillation, rubric grading, VLM classification, Harbor RL), or working with tinker:// paths. Use this skill even if the user just mentions "tinker" in passing — it covers the full Tinker ecosystem including CLI, Python SDK, and cookbook recipes.
Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает Tinker, Tinker CLI, тренировочные запуски, чекпоинты, дообучение модели с помощью Tinker…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (tinker) не совпадает с папкой (tinker-rlskill)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2171 токенов
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 749 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.